基于可视图与A*算法的路径规划

结合可视图的骨架构造方法和A~*图搜索方法,采用矩形包络障碍物,在障碍物顶点外延生成路径点。在此基础上,提出一种新的路径规划算法Lambda~*,与A~*算法类似,搜索过程需要2张表,但CLOSED表保存从起始节点开始的路径节点,OPEN表保存CLOSED表中扩展节点的后续节点,可减少在OPEN表中保存的节点数量,减少计算量和耗时,并通过增加SMOOTH过程以提高路径的平滑度。将算法应用于二维空间环境进行机器人路径规划仿真实验,结果表明,与A~*算法相比,Lambda~*算法能够以增加较少路径长度为前提,大幅降低路径规划的耗时。     

OPEN表和CLOSED表的合一

在人工智能传统的搜索方法中,一直是将OPEN表和CLOSED表分开的。这不仅增加了搜索算法的复杂性,久而久之,也许禁锢了人们的思想。文章试图改变这种状况,提出了一种与众不同的新思路,巧妙地将OPEN表和CLOSED表合二为一,减少了一些工作量,在一定程度上降低了算法的复杂性。     

改进A*算法在游戏地图路径搜索中的应用研究

路径搜索是许多游戏的核心组成部分,路径搜索的算法有很多,不同的搜索算法有其不同的搜索策略、时间效率、空间消耗与应用场合.本文通过对A*算法的分析与研究,找出不足并进行优化和改进.使用最小二叉堆来优化A*算法对OPEN表的遍历,提高计算速度;通过引入以向量夹角余弦作为新启发式信息,减少计算过程中产生的无用节点,提高算法效率.最后通过仿真实验对标准A*算法、Dijkstra算法、改进A*算法进行数据分析比较,有效表明了本文所提算法的准确性和高效性.     

基于数据存储改进的HH算法研究

在路径规划算法中,针对HH算法搜索阶段采用的Dijkstra算法效率较低的问题,采用改进的A*算法进行搜索,基于A*算法中数据存储的方式不同,通过最小二叉堆进行存储排序改进算法,仿真分析得到改进的HH算法在空间效率和时间效率上都得到了提升.     

基于GIS路径规划系统的研究与实现

该文通过分析GIS空间数据和属性数据的特点,结合路径规划功能模块的要求,引用了直线优化和方向优化的模型,通过对A*算法的OPEN表进行改进,提高了路径规划中求解两点间的最短路径的查询速度。最后用JAVA编程语言和SQL SERVER数据库实现了本系统。     

基于改进A*算法的移动机器人路径规划研究

A*算法广泛应用于移动机器人路径规划中，而传统A*算法在寻路时，普遍存在搜索时间较长、效率低下等问题，因此，采用双向搜索的方式，对传统A*算法加以改进，该算法在路径规划过程中，可同时进行正反向路径搜索，同时采用正反向搜索交替机制，保证了最终目标节点搜索在连线中点区域内相遇，从而缩短了寻路计算时间。在MATLAB平台上，针对改进后的A*算法进行仿真实验，结果证明，双向A*算法减少了规划时间，且可生成最优路径。最后，将该算法应用到基于开源机器人操作系统的Turtlebot2移动平台上，进行现场实验，实验结果表明，双向A*算法减少了寻路计算时间，从而使得路径搜索效率得到显著提升，且规划路径合理，满足路径规划要求。     

煤矿履带式定向钻机路径规划算法

煤矿履带式定向钻机路径规划过程中存在机身体积约束和实际场景下的行驶效率需求,而常用的A*算法搜索速度慢、冗余节点多,且规划路径贴近障碍物、平滑性较差。提出一种以改进A*算法规划全局路径、融合动态窗口法（DWA）规划局部路径的煤矿履带式定向钻机路径规划算法。考虑定向钻机尺寸影响,在传统A*算法中引入安全扩展策略,即在定向钻机和巷道壁、障碍物之间加入安全距离约束,以提高规划路径的安全性;对传统A*算法的启发函数进行自适应权重优化,同时将父节点的影响加入到启发函数中,以提高全局路径搜索效率;利用障碍物检测原理对经上述改进后的A*算法规划路径剔除冗余节点,并使用分段三次Hermite插值进行二次平滑处理,得到全局最优路径。将改进A*算法与DWA融合,进行煤矿井下定向钻机路径规划。利用Matlab对不同工况环境下定向钻机路径规划算法进行仿真对比分析,结果表明：与Dijkstra算法和传统A*算法相比,改进A*算法在保证安全距离的前提下,加快了搜索速度,搜索时间分别平均减少88.5%和63.2%,且在一定程度上缩短了规划路径的长度,路径更加平滑;改进A*算法与DWA融合算法可有效躲避改进A*算法规...     

基于启发式算法的路径规划

对路径规划中的最优路径选择算法进行了研究.目前广泛采用的A*最优路径规划算法,在实际的执行过程中容易陷入“死循环”,并且其找到的路径并非最优路径.为了提高最优路径规划的准确度和寻优速度,在分析了基本的A *算法的基础上,提出了一种双向A*递归算法,主要通过加入搜索方向因子,充分利用硬件资源和并行编程技术,克服原有A*算法的缺点.最后通过实验和对比证明,双向A *递归算法充分利用双核CPU并行工作的优势,结合并行算法设计,并改进了估价函数模型,大幅提高了算法的性能和运行效率,特别是在大规模路径图搜索的情况下,体现了它的实用性.     

三维分层航迹规划算法研究与仿真

针对传统A*算法在飞行器航迹规划过程中产生节点较多,搜索时间较长等缺点,提出了一种改进的A*算法.该算法采用分层思想,将局部规划与全局规划相结合,并对代价函数进行了改进,在保证航迹优化的基础上,提高了搜索效率.仿真结果表明,运用该算法能够规划出符合工程应用的飞行器航迹.     

基于人工势场的A*算法的移动机器人路径规划

为了解决传统A*算法规划路径时未考虑到障碍物分布对路径选取的影响,文中提出了一种改进的A*算法.将人工势场的思想与传统的A*算法相结合,对栅格地图中的障碍物赋予斥力场函数并计算周围栅格的斥力大小,进行路径搜索时将栅格的斥力大小引进到A*算法的评价函数当中以改进A*算法的搜索能力.通过MATLAB仿真和Turtlebot机器人的实验结果表明,与传统的A*算法相比,改进后的新算法与人工势场算法相结合,规划出了更优的路径,提高了路径规划效率,且搜索速度提高了 13.40％～29.68％,路径长度缩短了 10.56％～24.38％,路径节点数减少了 6.89％～27.27％,因此,改进的A*算法的优化效果明显,具有有效性和可行性.     

基于分层路网的路径规划算法

为了提高路径规划的效率,提出了一种基于分层路网的二叉堆管理开启列表启发搜索算法。首先根据路网分级特点的存在,建立分层地图数据库,然后以启发式A*算法为主搜索方式,结合优先队列二叉堆来管理开启列表,完成路径规划。通过实验对比不同路径规划算法的平均耗时显示：启发式A*算法的效率是盲目式Dijkstra算法的4倍左右,同时在算法中引入二叉堆至少节省5%的规划时间。分层策略使快速路段所占比例达到90%以上,且将路径规划耗时控制在3s以内。实现结果表明,所提算法具有很高的运行效率,同时能满足驾驶者多走快速路段的行车心理。     

改进ARA*算法的移动机器人路径规划

针对传统ARA*移动机器人全局路径规划算法效率和安全性的缺陷,在ARA*算法的基础上进行了改进。用二叉排序树代替传统ARA*算法中用来存储节点信息的线性表,减少搜索一维数据结构最小值时需要查阅的数据个数,降低节点更新模块的时间复杂度,提高算法效率;为了保持机器人与障碍物之间的安全距离,提出了一种自适应的节点间连接方式选择策略,通过4连接与8连接的融合,移动机器人可以在局部无障碍范围内减少自身折转次数,避免路径冗余,在障碍物角点直角折转,降低移动机器人执行任务时的安全风险。仿真结果表明,改进后的ARA*算法搜索时间相比传统ARA*算法减少了43%;改进算法规划出的路径保证机器人始终能与障碍物保持安全距离。     

地震噪声成像系统中任务分配算法研究

建立了地脉动数据并行计算任务分配的数学模型,针对传统遗传算法对复杂问题搜索效率低、易陷入早熟收敛的缺点,根据地脉动数据并行计算中的任务分配问题的实际应用,构建了基于整数编码的单亲遗传算法,并通过优化设计算法中的变异算子提高了算法的搜索能力。实验结果表明,该算法在求解精度、全局寻优和防止过早收敛方面相对于传统遗传算法有了显著提高。     

云计算环境下基于分形的聚类融合算法研究

传统的聚类算法不适用于处理海量和高维数据。针对云计算环境下,利用集群系统的并行计算能力,实现海量数据的聚类问题,给出了云计算环境下基于分形维数的聚类融合算法。该算法首先对基于分形维数的聚类算法进行改进,使之更适用于并行计算,其产生聚类作为初始聚类成员;再结合投票算法的融合策略实现融合。最后,对基于分形维数的聚类融合算法在云计算环境下实现并行计算。通过在UCI数据集上的对比实验来验证该算法的有效性。     

基于GPU的交叉相关外推并行化算法

为克服交叉相关外推算法时间复杂度高、运算时间过长的缺点,提出一种基于GPU的快速并行化算法,应用于地闪落点的外推预测。首先分析串行的算法流程,然后对算法进行并行化分析设计,再针对AMD系列GPU硬件架构特点,运用OpenCL技术从主存与设备内存之间的数据传输、显存访问模式等方面对算法进一步优化。最后将地闪监测实况数据与本算法外推计算结果进行比对,分析不同精度下串行与并行算法的计算效率。实验结果表明,该算法充分利用GPU强大的并行计算能力,计算速度提高了近17倍。     

一种改进的二进制查询树RFID标签防碰撞算法

在射频识别（RFID）系统中,存在阅读器与多个标签同时通信的碰撞问题,标签防碰撞技术是解决标签碰撞问题、提高标签识别效率的关键技术。在阐述传统二进制查询树算法（QT）的基础上提出了一种改进的查询树标签防碰撞算法-动态二进制查询树算法（DQT）。该算法通过曼彻斯特编码,识别出碰撞位,从而动态改变查询前缀,使阅读器的查询次数与标签的通信量大大减少,提高了标签的识别效率。仿真实验表明,DQT算法在大量标签识别场合下比QT算法更具有效性和稳定性。     

奇偶直方图负载均衡超立方对等云MapReduce模型*

针对传统MapReduce算法结构在处理大数据时,负载均衡性能不理想的缺点,设计了一种具有负载均衡机制的层次MapReduce模型。该模型利用超立方拓扑结构对MapReduce的映射操作进行改进,通过特定算法将八个结构化的数据中心链接到一个对等的云环境结构中,并使用奇偶直方图组合采样方式的均衡划分方法,实现在用户请求下的节点工作负荷指数均衡。最后,基于Hadoop框架对所提算法进行仿真实验,结果显示本文所提算法结构相对于原始MapReduce结构,具有更高的并行计算的资源利用率,以及更佳的容错和负载均衡性能,综合性能得到有效提升。